「統計学関連なんでもあり」の過去ログ--- 043

No.13333　多変数による判別分析　　【R初心者】　2010/08/30(Mon) 16:57

http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/disc.html
を利用したいと考えています。
その中で，「# Fisher のアヤメのデータ」が，どこにあるか，教えてください。

No.13334　Re: 多変数による判別分析　　【青木繁伸】　2010/08/30(Mon) 17:21

R では，何の準備もしなくても使えます（data(iris) とする必要もありません）。
いきなり，
( result <- disc(iris[1:4], iris[5]) )
とすればよいです。

No.13339　Re: 多変数による判別分析　　【R初心者】　2010/08/31(Tue) 09:45
TCHO	年齢	ヘモグロビン	身長	体重	最大血圧	最小血圧	GOT	GPT	γGTP	HDLC	中性脂肪	クレアチニン
192	81	13.3	157.3	52.8	152	69	32	16	28	70	66	0.82
169	82	14.2	150.5	47.5	156	74	39	21	24	65	40	0.57
204	70	15.3	168.7	60.1	124	69	21	9	30	76	106	0.88
173	71	16	150	56.5	132	73	23	24	33	47	141	0.78
180	61	16.8	160.8	59.2	150	74	19	20	86	56	144	0.74
152	80	13.7	148.2	41.1	146	90	58	45	33	56	85	0.61
166	76	13.4	160.4	60.8	140	77	35	27	198	46	80	0.85
247	72	12.4	145.2	51.6	140	74	18	17	30	73	67	0.67
エクセルで上記データをコピーし
> b<-read.delim("clipboard")
> disc(b[2:13], b[1])
以下にエラー solve.default(w) :
システムは数値的に特異です：条件数の逆数 = 0
となります。

No.13340　Re: 多変数による判別分析　　【青木繁伸】　2010/08/31(Tue) 10:04

別の話題は別のスレッドにすべきですね。

それはともかく，多変量解析の常識として，データ組数は変数の個数より大きくなくてはなりません（逆に言うと，分析に使える変数の個数はデータ組数より小さくなくてはいけませんということ）。
ステップワイズ変数選択法による判別分析なら，判別に役立つ変数を選んでくれますから，上の条件を満たす範囲で結果を得ることができますね。

もう一つ致命的なミスは，判別分析とは群を判別するものですけど，群を表す変数として b[,1] が指定されていますけど，それって TCHO なわけで，群をあらわす変数じゃないですよね。

分析手法の概要と，R プログラムの説明（引数の指定法など）を再確認する必要があります。